本文深入探讨自然语言理解（NLU），涵盖文本预处理、词嵌入、文本分类、命名实体识别、情感分析、文本生成和问答系统，并提供Python代码示例。NLU在智能助手、社交媒体分析、搜索引擎等领域有广泛应用。
目录
引言
自然语言理解（Natural Language Understanding，NLU）是自然语言处理（NLP）领域中的一个重要任务，旨在让计算机能够理解和解释人类语言的语义。NLU的应用非常广泛，涵盖了文本分类、情感分析、实体识别、文本生成、问答系统等多个领域。在本博客中，我们将深入研究自然语言理解的核心概念、方法和实际应用，并提供Python代码示例来演示如何构建自然语言理解系统。
1. 什么是自然语言理解？
自然语言理解是指计算机处理和理解自然语言文本的能力。它涉及到理解文本中的语法、语义、上下文和目的。NLU的目标包括：
- 理解文本的含义和情感
- 识别文本中的实体和关系
- 回答关于文本内容的问题
NLU系统通常包括文本预处理、特征提取、模型训练和推断等多个步骤。
2. 文本预处理
文本预处理是NLU的第一步，旨在清洁和准备文本数据以供后续处理。常见的文本预处理任务包括：
- 文本清
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
